我國醫療影像云發展現狀研究——基于文獻計量學分析

鐘龍龍，姜雷

中國移動通信集團內蒙古有限公司 集團客戶部，內蒙古 呼和浩特 010010

引言

“十三五”期間，隨著《“十三五”衛生與健康規劃》[1]的出臺，以三醫聯動、醫藥分開、分級診療為核心的健康中國建設正式進入了實施階段。積極創新互聯網健康醫療服務模式，大力發展便民惠民服務，探索醫療健康服務新模式、培育發展新業態將成為踐行健康中國建設的重要支撐[2]。影像云是“互聯網+醫療健康”背景下數字醫療服務的重點組成部分，該平臺是基于居民健康檔案的云端建設，可以提供準確有效的離線醫療服務，適用于醫療體制改革的各項需求，對我國醫療衛生服務水平的提高有著重要意義[3]。

近年來，國內外的醫學影像云平臺都發展起來，從國外發展現況來看，云計算已進入醫療成像領域，為更靈活的工作流程提供便捷手段，很多醫療影像云平臺也隨之誕生，如Box DICO等。相比于國外而言，我國醫療影像云發展較晚，雖然經驗積累較少，但是成長迅速[4]，且在醫療健康行業得到了較廣泛的應用與實踐。許志堅等[5]以廈門市為例，分析了區域醫療影像云平臺搭建過程中在數據集成、數據采集等方面遇到的問題；鄭靜等[6]以深圳市為例，介紹了區域醫療影像中心搭建的設計構思、主要功能及應用效果；馬如慧[7]以延安大學附屬醫院為例，介紹了PACS的體系構架、實現方式及應用效果等。

目前對于醫療影像云的研究存在資助資金投入較少、相關研究的專業人員缺乏以及研究地區差異性較大等問題。本研究通過文獻計量學的方法對國內醫療影像云的研究現狀進行多角度分析，以期發現此研究領域的研究熱點、主要研究人員、熱門期刊以及主要研究機構和地區等，為日后醫療影像云的研究與應用提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

納入文獻均來自于中國知網、萬方及維普數據庫。

1.2 檢索策略

對三大數據庫進行主題詞檢索，檢索式為“醫療影像云”，檢索時間從建庫至2020年3月。

1.3 文獻的納入標準

研究醫療影像云的期刊論文、會議論文、學位論文類；若內容雷同且經判斷為同一研究者，選擇資料最完整的文獻。

1.4 文獻的排除標準

綜述類文章、科普類文章、文摘類文章；主要的研究內容未涉及醫療影像云類文章。

1.5 分析方法

將所檢索到的文獻題錄全部導入Note Express 3.2軟件并下載全文，根據納入與排除標準進行文獻的查重、篩選、整理，同時對納入文獻的題目、作者、發表時間、資助來源、課題號、發表類型、研究內容等進行歸類分析。利用普賴斯定律分析是否形成核心作者等；采用EXCEL 2019對數據進行系統分析，如年發文量統計等；應用BICOMB 2.0納入所有關鍵詞，并進行數據的歸納與清洗，然后應用UCINET 6.0對高頻關鍵詞進行聚類分析。

1.6 質量控制

2名專業人員在通過特定培訓后，根據統一的文獻納入和排除標準，結合逐篇閱讀的方法獨立完成文獻的篩選和信息的提取工作，再進行反復核對，資料分析過程嚴格按照相應的統計流程。

2 結果

2.1 檢索結果

從中國知網數據庫檢索文獻32篇、萬方數據庫檢索文獻337篇、維普數據庫檢索文獻5篇，共計374篇。將數據庫的文獻進行查重合并，刪除重復文獻后最終剩余334篇。按照本文的納入和排除標準，剔除綜述類文章37篇、科普類文章37篇、文摘類文章8篇、數據不全文章2篇、與醫療影像云類無關文章165篇。最終有效文獻85篇，其中博士論文4篇，碩士論文13篇，期刊文章67篇，會議論文1篇，詳見圖1。納入文獻的研究內容較廣泛，囊括了醫療影像云平臺的系統架構設計、搭建方案、影像數據的采集與存儲、數據的標準化及實際應用案例等。

圖1 文獻檢索過程

2.2 文獻發布時間

從統計各年的文獻數量及其變化情況中可以分析研究學科的發展趨勢[8]。國內與醫療影像云相關的文章最早出現于2011年，文獻數量總體呈上升趨勢，在2017年達到了發表量的峰值22篇，近兩年發文量又有所回落，其中2018年發文量的回落比達45.5%。導致此結果的原因可能是相關技術的基礎研究已較完善和成熟，更多的是將醫療影像云投入到了實際應用中。文獻分布情況如圖2所示。

圖2 與醫療影像云相關文獻年發文量情況

2.3 文獻作者的發文情況與機構分析

85篇文獻共涉及196位作者，納入的文獻中發表文章數目前5的第一作者如表1所示。發文量最多的第一作者為李芹，來自于南方醫科大學，一共參與發表文獻3篇，占本次納入文獻的3.52%。根據普賴斯定律[9]，本文核心作者最低文獻量 m = 1.29，取整為2，發文量為2篇及以上的作者共4人，累計參與發表文章9篇，占總文獻數10.59%<50%，所以不符合普賴斯定律的要求。提示還未形成有關醫療影像云研究的核心作者，與本領域發展較晚有關。

表1 發文前5作者的發文量及構成比

2.4 作者地域分布

通過對文獻發表的作者所在地域分布的統計分析，以此來了解文獻發表作者所在的地域分布特點[10]。80位第一作者分別分布于24個省市，其中發文量最多的作者來自于廣東省，發文量達11篇，占納入文獻數的12.94%；北京以9篇的發文量僅次于廣東省，其文獻占比也達到了10.59%；江蘇省與上海市以發文量7篇并列第三，各提供了8.24%的發文量。納入的文章中位于前10位的省市具體數據如表2所示。由此可見，醫療影像云的研究都集中在了廣東、北京等發達地區，而中西部等不發達地區涉及較少。

表2 發文量位于前十的作者的地域分布情況及構成比

2.5 高頻關鍵詞分析

通過對關鍵詞詞頻的統計分析，有利于分析學科的研究熱點或研究現狀的估計及發展趨勢的預測[11]。在納入的85篇文獻中，共提取關鍵詞230個，出現頻次最高的為云計算一詞，共計26次，高頻關鍵詞排名前十的具體情況如表2所示。截取排名前20位的高頻關鍵詞做聚類分析，結果如圖3所示。

圖3 高頻關鍵詞聚類分析圖

2.6 文獻期刊分布情況

67篇期刊文章分布于38種不同的期刊，其中《中國數字醫學》載文量最多，達13篇，占此次發文量的19.40%。發文量兩篇及兩篇以上的期刊具體情況如表4所示。從表中可以看出，該研究領域中較熱門的核心期刊有《中國數字醫學》《中國醫療設備》《中國衛生信息管理雜志》等。

表3 文獻中高頻關鍵詞頻率分布表

表4 文獻期刊分布情況表

2.7 文獻資助來源分析

在納入的85篇文章中，有27篇提到基金資助，占總納入文獻的31.76%。這些文章中共涉及六種基金項目，資助文章的基金項目具體如圖4所示。結果顯示，國家級及省部級層面都比較重視醫療影像云的相關研究。

圖4 資助文獻資金項目情況

2.8 醫療影像云承載業務平臺分析

在所納入的研究中，31篇文獻涉及醫療影像云承載業務平臺，承載業務平臺一般包括四種類型，分別是私有云、公有云、互聯網數據中心（Internet Data Center，IDC）和自有機房，納入研究中所涉及承載業務平臺最多的是公有云，達20篇文獻（占比64.52%）。由于當前技術的發展水平有限及相關資金的投入較少等，使得IDC與自有機房的承載業務平臺應用較少。具體情況如圖5所示。

圖5 文獻承載業務平臺分析圖

2.9 醫療影像云在中小型醫院部署方案演示

以某醫院業務系統和影像系統上云方案為例，此醫院是一家民營二級醫院，每天500人次門診量，借機整體IT系統升級，新上了第三方軟件包，為達標省衛健委“2020年互聯網醫院”實現整體上云。圖6是該醫院整體上云的部署方案展示，通過在云資源池劃分“一朵”專屬云，部署包括醫院的PACS、HIS、LIS等核心系統，通過互聯網出口實現微信服務和對公APP服務，通過專網實現醫院首終端高速、安全訪問云上數據。

圖6 中小型醫院系統上云部署圖

3 討論

文獻計量學是指借助文獻的各種特征的數量，采用數學與統計方法來描述、評價和預測科學技術的現狀與發展趨勢的圖書情報學分支學科，目前被廣泛地應用于各種學科中[12]。伴隨我國經濟科技的不斷發展，國家對于醫療水平的要求不斷提高，響應國家衛生健康大會的號召，我國在逐步構建和完善醫療影像云平臺[13]。服務云化是必經之路，影像云也是未來的發展趨勢[14]。因此，本文通過文獻計量學的方法對我國有關醫療影像云的相關文章進行現狀分析，有望為日后我國醫療影像云的研究提供參考。

3.1 研究被關注程度及地域分布問題分析

通過分析文獻發行量的變化趨勢，可以從側面反映出相關研究被關注的程度[15]。從本文納入文獻的年發行量趨勢來看，文獻數量總體呈上升趨勢，在2017年達到了發表量的峰值22篇，說明在醫療水平不斷提高的趨勢下，醫療影像云也被越來越多的研究者們所關注。2018 —2020 年相關文章的發表數量有所回落，說明研究者們對醫療影像云實際案例研究的關注度較低；從文獻總數量來看，與其他類別文獻相比，文獻數量較少，說明目前針對醫療影像云的相關研究還有待加強；從本文統計的數據可以看出，對于醫療影像云方面的研究機構主要分布在廣東、北京、江蘇、上海等經濟發達地區，而中西部等不發達地區相關研究文章的發表少之又少，由此也可以看出相關研究的受重視程度和研究水平同當地經濟發展水平和醫療發達程度呈正相關性[16]，且地區分布存在著差異性。因此筆者也呼吁相關單位進一步加強對醫療影像云（尤其在中西部等不發達地區）的研究與應用。

3.2 高頻關鍵詞聚類分析

本文共提取230個關鍵詞，詞頻為339，截取詞頻前20位的關鍵詞對其進行聚類分析。高頻關鍵詞共現網絡圖譜所顯示的聚類效果較差，與本文納入的研究數量較少有很大關系，但從圖中我們仍然可以發現，PACS即醫學影像信息系統一詞處于中心位置，與之關聯性較強的詞分別有：云計算、云平臺、云存儲、醫學影像、區域醫療、遠程會診、區域PACS等。由高頻關鍵詞共現網絡圖譜可以看出PACS、云計算、云平臺、云存儲是研究熱點。

3.3 混合云模式有待研究與推廣

在所納入的研究中，31篇文獻涉及醫療影像云承載業務平臺，應用最廣泛的便是公有云模式，其他也都是單一地應用私有云模式或IDC模式。就目前影像云技術已經相對完善與成熟而言，英特爾公司對于云技術提出的“混合云”架構的想法值得研究與推廣，即醫院在搭建影像云架構時，重要的核心業務要在醫院內網辦理，其他業務則可以在公有云或私有云上實現，這樣既可以保證醫院對患者數據的擁有權，同時又能提升影像的使用效率，降低成本，也是目前比較適用、安全的影像云架構[14]。所以在今后的研究中，對混合云模式的研究與推廣值得我們關注與深入研究。

4 總結

醫療影像云的應用使我國醫療水平發展邁入一個新的歷史時期。醫療影像云的推廣與應用為醫院醫學影像資料的存儲、共享、遠程醫療的實現以及分診醫療的實現提供了強有力的技術支撐。但影像云的發展與研究在我國仍面臨著諸多的挑戰。例如：對于該研究的資金項目投入較少、相關研究的專業人員缺乏以及相關設備的成本過高等問題。但是值得肯定的是，醫療影像云的構建已經逐步完善與成熟，并已投入實踐，也收獲了一些明顯的成效?？梢婋S著經濟社會的發展和現代科技的進步，人類對醫療水平的要求不斷提高，所以加強對于醫療影像云的應用研究，挖掘更多醫療影像云在醫療服務中的價值體現，必然成為未來的發展趨勢。